Chapter 01 ; 인공지능 개요와 발달사

아래와 같이 6개의 절로 구성되어 있으며, 인공지능의 개요와 관련된 다양한 논제들과 인공지능의 역사 등에 대해 고찰한다

1.1 인공지능이란 무엇인가?\ 1.2 인공지능의 도전과 한계\ 1.3 인간 두뇌 능력의 근원\ 1.4 인간의 지능과 인공지능\ 1.5 인공지능의 시작과 발전\ 1.6 인간 두뇌 영역에 도전하는 인공지능

1.1 인공지능이란 무엇인가?

  • 컴퓨터를 사용하여 인간의 지능을 모델링하는 기술
  • 인간과 같이 인식, 사고, 학습 활동 방법 등을 연구하는 분야
  • 인공지능 기술인 음성인식을 통해 스마트폰에 음성으로 명령 하고 검색 등의 결과를 바로 받을 수 있는 시대가 온 것

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인공지능의 주요 목표와 생활의 응용

  • 주요 목표는 ‘인간의 지능 활동을 컴퓨터에 접목하는 것’
  • ‘지능적인 원리를 컴퓨터에 적용하고 현실 생활에 활용하는 것’
  • 컴퓨터공학, 사회과학, 인문학 분야에도 인공지능 요소 도입
  • 영화, 미술, 음악, 농업, 비즈니스, 광고 등과도 연관성 가짐

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인공지능 로봇의 예

  • 인간의 일을 대신 수행하여 토마토를 수확
  • 인공지능 기술로 익은 토마토의 위치를 정확하게 인식
  • 로봇 팔로 섬세하게 토마토 수확
  • 인공지능과 로봇 기술과의 결합

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날로 발전하는 인공지능

  • 인간처럼 생각하고, 판단하고, 학습하는 면에서 인공지능은 많은 발전을 함
  • 초기에는 게임이나 문제 해결과 문자인식 등에 국한되었음
  • 현재 지식 처리 면에서 고도화되고, 음성과 영상까지 인식할 수 있음
  • 인공지능은 주로 소프트웨어적인 면에서 연구되고 개발되어옴
  • 지금은 인공지능을 구현하는 하드웨어 분야도 많이 발전하여 실제로 작동하는 로봇 기술로 발전되었음
  • 식당 내부를 돌아다니는 홀서빙 로봇은 이제 많이 보편화되어 사용되고 있음.

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산업에 활용되는 AI 로봇

In [5]:
from IPython.display import YouTubeVideo
YouTubeVideo('-e1_QhJ1EhQ')
# https://youtu.be/tF4DML7FIWk
# https://youtu.be/t-e1_QhJ1EhQ
Out[5]:
In [6]:
from IPython.display import YouTubeVideo
YouTubeVideo('XRgtgpo6_dQ?t=67')
# https://youtu.be/XRgtgpo6_dQ?t=67
Out[6]:

인공지능이 적용된 지능적인 로봇

  • 트럼펫과 첼로를 연주하는 단계에까지 이르고 있음
  • ‘Z-machine’이라는 3인조 로봇 밴드, 마림바 연주 및 작곡 로봇 시몬 등 출현
  • 로봇 작곡가는 재즈, 록, 포크, 힙합 등을 즉석에서 작곡 가능

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감성 인식 로봇의 개발

  • 일본 ‘소프트뱅크’에서 세계 최초의 감정을 인식하는 휴머노이드 로봇 ‘페퍼’ 개발
  • 페퍼(pepper)는 인간과 대화를 나누고 감정까지 느낄 수 있음
  • 페퍼는 발표회장에서 대화하며 사회도 무리 없이 진행함
  • 사람의 표정을 살피고 억양 변화로부터 감정 유추도 가능

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소프트뱅크에서 공개한 컨셉 영상

In [7]:
from IPython.display import YouTubeVideo
YouTubeVideo('m_0Z0IB8hHo')
# https://youtu.be/m_0Z0IB8hHo
Out[7]:

인공지능의 중요성과 우수성

  • 소프트뱅크 그룹은 일본 최대 IT기업이자 세계적인 투자회사의 창업자 재일교포 손정의 회장은 한국 방문에서 인공지능의 중요성 강조
  • ‘인공지능은 인류역사상 최대 수준의 혁명을 불러올 것’
  • 교육, 정책, 투자 등 인공지능 분야의 전폭적 투자와 육성 권유
  • 미국의 한 인공지능 로봇은 대입 자격시험(SAT)에서 우수한 성적 받음
  • ‘도로보쿤’은 일본 사립대의 80%에 합격 가능
  • 도쿄대 합격을 목표로 했던 일본의 인공지능(AI) 로봇 ‘도로보군’은 인간의 언어를 종합적으로 이해하는 독해력 부족으로 낙방

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컴퓨터를 이용한 인공지능

  • 인공지능 과학자들이 컴퓨터를 통해 인간의 지능 구현 시도하였음.
  • 만약 컴퓨터의 개발과 지속적 발전이 없었더라면 지금의 인공지능 구현은 불가능했을 것.
  • 1946년 세계 최초의 전자식 컴퓨터 에니악(ENIAC)이 모클리와 에커트에 의해 개발됨.
  • 인공지능은 10년 후인 1956년에 최초로 명명되어 연구가 시작됨
  • 디지털 컴퓨터는 앨런 튜링(Turing)에 의해 이론적 바탕이 만들어짐
  • 그 후 폰 노이만(Neumann)에 의해 설계됨

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컴퓨터의 주요 장치와 인간 기관

  • 컴퓨터에는 기억 장치, 제어 장치, 연산 장치, 입력과 출력 장치들이 있다.
  • 각 장치는 두뇌와 감각기관 등 인간의 기관들에 대응된다.
  • 기억 장치는 인간의 두뇌, 입출력 장치는 귀와 입에 해당
  • 제어 장치와 연산 장치는 두뇌와 신경계와 관련됨
  • 따라서, 컴퓨터는 인간의 기관과 능력의 축소판으로 여겨질 수 있음.

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컴퓨터(computer)와 인공지능

  • 컴퓨터란 기억과 계산 등을 빠르고 정확하게 처리해주는 기계
  • 컴퓨터란 명칭은 ‘계산을 수행하는 장치’라는 뜻으로부터 유래됨
  • 오늘날 컴퓨터는 인공지능 개발에 있어 꼭 필요한 핵심 장치임
  • 컴퓨터는 명령을 수행하는 기계이기에 시키는 대로만 실행함
  • 컴퓨터를 통한 인간의 지능적인 능력 구현 노력은 지금도 계속됨
  • 왼쪽의 그림은 1980년대 들어서며 조립되기 시작한 초창기의 개인용 컴퓨터
  • 오른쪽의 그림은 엄청난 처리 속도를 내는 슈퍼 컴퓨터

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인공지능의 장점과 협력

인공지능은 계속 발달할 것이며, 우리의 생활에 더 큰 도움을 줄 것

인공지능의 장점

  • 인공지능은 생활에서 상당 부분 인간의 역할을 대신 가능
  • 자율주행차 등을 통해 일상적인 생활에서 편리함 제공
  • 업무의 효율을 높일 수 있으며 로봇을 통해 생산성을 높임
  • 인공지능은 인간의 판단과 결정에 도움을 줄 수 있음
  • 복잡한 상황에서 빠른 판단과 올바른 결정에 도움이 됨
  • 인간의 실수를 피하게 하고 위험한 일을 대역하여 위험을 줄임
  • 인공지능 로봇은 우주 탐사, 정교한 용접, 방사능 진단 등에 활용됨

인공지능의 단점

  • 인공지능이 발달이 순기능만을 하는 것이 아니기에 그로 인한 여러 가지 부작용이 예상됨
  • 인공지능의 발달은 인간의 일자리를 잃게 할 수 있음
  • 자율주행차로 수많은 택시나 버스 운전사들이 일자리를 잃을 가능
  • 일본 보험회사에서 인공지능 프로그램으로 몇백 명이 실업자가 됨
  • 인공지능이 발달한 사회에서 윤리적인 문제 발생 가능
  • 인공지능에 의지하다 보면 인간의 판단이 흐려질 수도 있음
  • 인공지능에 의지하는 습관에 종속될 가능성도 없지 않음
  • 인공지능의 보이지 않는 손에 의해 감시 받을 가능성 큼

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인공지능의 장단점의 요약

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인공지능 모르고 살아가기

  • 인공지능을 몰라도 기초적인 생활에는 별 지장 없음
  • 하지만 우리의 일상생활과 밀접한 관계가 있음
  • 누구나 인공지능 전문가가 될 필요는 없지만, 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심 기술이므로 기본적인 지식의 이해가 필요함

1.2 인공지능의 도전과 한계

인공지능 시스템의 구성

  • ‘마크 I 퍼셉트론’ 신경망 시스템은 이론적인 모델로서도 유명하지만, 하드웨어로의 구현이 이루어져 더욱 유명한 시스템
  • 16년도 이세돌 9단과의 바둑 대결한 알파고는 엄청난 수의 컴퓨터가 동원되어 구현된 소프트웨어와 하드웨어의 조화

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인공지능을 구성하는 4가지 핵심 요소

  • 핵심요소는 모델형태, 하드웨어와 소프트웨어, 프로그래밍 언어, 응용분야이다
  • 그 중 신경망과 머신러닝 등은 인공지능의 주요 모델 형태에 속하며 GPU나 병렬처리 장치 등은 하드웨어에 속한다.

① 모델 형태: 신경망, 머신러닝, 다층 퍼셉트론, 전문가 시스템 등\ ② 하드웨어와 소프트웨어 : GPU, SPARK와 같은 병렬처리 장치와 텐서플로 등\ ③ 학습과 실행에 사용되는 프로그래밍 언어 : Python, C, Lisp, Prolog 등\ ④ 응용 분야 : 음성인식, 영상인식, 챗봇, 자연어 처리, 지식 처리 등

  • GPU(Graphics Processing Unit)는 인공지능용 그래픽카드 칩으로 인공지능 시장이 성장하며 꾸준히 수요가 증가하고 있음

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'인공지능'이라는 용어 사용의 조심성

  • 편리한 몇 가지 기능만 넣고도 ‘인공지능 제품’ 용어에 신중
  • 인공지능이란 이름으로 과대포장?
  • 인공지능 연구가 시작된 초창기에는 인공지능의 미래에 대해 낙관적 견해
  • ‘1980년 이전에 인간 수준의 인공지능 실현될 것’이라 예언하였으나.. 50여 년이 지난 오늘날에도 그런 예측은 실현되지 않음

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인공지능에 대한 기대와 끊임없는 노력

  • 인공지능 연구는 초기부터 많은 사람들의 기대 속에 출발
  • 60여 년 동안 많은 발전과 인공지능의 겨울을 겪기도 함
  • 문자인식, 음성인식, 영상인식 등의 측면에서 상당한 성과
  • 개와 고양이를 구별하는 결과에 사람들이 매우 환호하였으나,이러한 인공지능의 영상인식 능력은 서너 살 아이들의 수준 image-3.png

인공지능 연구의 어려움과 우리의 자세

  • 인간 수준의 인공지능 구현은 너무나 어려운 작업
  • 인간의 지능 규명 자체가 어마어마한 연구 주제
  • 인공지능에 관한 연구는 한두 해에 완성될 일이 아님

인공지능의 제한점과 한계

인공지능이란 인간의 두뇌에서 얻을 수 있는 지능을 컴퓨터나 로봇과 같은 비생물학적 방법으로 실현하는것. 다양한 방면에서 큰 가능성을 보여주었나 아직까지 상한당 점을 내포하고 있음. 인공지능의 제한점과 한계는 크게 3가지로 요약 가능함

1. 학습의 문제

실세계에 존재하는 수많은 사실을 지능적으로 처리하기가 현재 수준으로는 상당히 어려운일 \ 신경망이라는 딥러닝 학습방법으로 규칙 혹은 영상을 학습할 수 있는 가능성이 열림\ 학습이 어렵고 시간이 오래 걸리는 등의 제한점 존재, 또한 데이터를 수집하기 위해 많은 돈도 당연히 필요함\ ※학습(learning)이란 한번 배운 것을 두뇌에 저장하였다가 그와 관련이 있는 상황이 발생하면 지능적으로 대처할 수 있는 능력을 말한다

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2. 실세계 응용에서의 적용 문제

  • 인공지능 시스템은 비교적 단순한 문제를 해결하기 위해서도 많은 양의 지식이 필요함
  • 따라서 복잡하고 정교한 판단이 요구되는 실세계 문제의 해결에 있어 꼭 필요한 지식을 상당히 많이 저장하고 있는 지식베이스가 필요
  • 이러한 문제점이 극복되어 해결되어야함.

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3. 정신세계에 대한 표현

  • 인지적 측면에서는 인간의 행동을 적절하게 표현하기가 힘들다
  • 또한 인간의 고유 능력인 창의성은 인공지능이 아직까지 구현하기에 상당한 한계점이 있다.
  • 이러한 한계점을 해결하기 위한 연구는 상당한 시간이 걸릴 것

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인공지능의 구현은 신에 대한 도전인가?

  • 인공지능 연구개발이 곧 신에 대한 도전이라고 생각하는 사람들도 더러 있으나, 이러한 부분은 잘못된 인식.
  • 생물학적 탐구를 통해 인체를 구성하고 있는 유전자에 대해 규명하는 것이 의학의 한 분야인 것과 같이.. 인공지능의 연구와 구현은 절대로 신에 대한 도전이 아님
  • 만약 몇십 년 후에 개발될 인공지능이 인간의 지능 수준을 훨씬 뛰어넘는다는 '지능 폭발'의 시대가 만약 오게 된다면 예외\ ※ 지능폭발: 인간의 지능을 수십만 배 뛰어넘는 초지능(super-intelligence) 상태를 가리켜 지능 폭발(intelligence explosion)이라고 한다. 인공지능이 스스로 연쇄적인 개량을 통해 더욱 더 발달된 인공지능이 되고 이로 인해 인류의 지능 수준을 월등히 뛰어넘는 수준으로 지능의 폭발을 일으키게 된다는 개념이다.
  • 지능 폭발은 실현 가능성이 미지수이므로 미리 겁먹을 필요 없음
  • 다만, 인공지능 발달로 인한 사회적 변화에 대한 논의와 준비가 필요하다.
  • 예를 들어 일자리 감소, 윤리 문제 등도 서둘러 논의할 필요가 있음.

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1.3 인간 두뇌 능력의 근원

두뇌 연구와 인공지능 개발

  • 인간과 같은 지능적인 능력을 갖춘 인공지능의 개발은 인간의 오랜 꿈
  • 인공지능의 개발을 위해 두뇌에 관한 탐구가 필요
  • 인간 두뇌는 수많은 뉴런(neuron)으로 이루어져 있음
  • 뉴런의 정교한 작동을 통해 고도의 두뇌 활동 가능 image-4.png

인간의 두뇌 연구

  • 두뇌의 구조와 작용들을 오랫동안 연구한 결과 ,인간 두뇌는 수많은 뉴런들이 복잡하게 연결된 네트워크임을 밝힘
  • 그 후 20세기 중반에 들어서며 두뇌의 기본적 구성요소인 뉴런들의 작동을 연구하였고, 노벨상 수상자 호지킨과 헉슬리에 의해 뉴런들이 어떻게 작동하는지에 대한 이론이 제시하고 실험하여 입증함

  • 시각적 두뇌관련 연구는 1981년 노벨상 수상자인 하버드 대학 허벨(David H. Hubel)과 위젤(Torsten N. Wiesel)의 공로로 눈에 있는 시신경 세포의 작용과 이와 연관된 두뇌의 비밀이 밝혀지기 시작

  • 두뇌의 특정 부분에서의 일어나고있는 작용들은 상당 부분 판명됨 (근본적 작동 메커니즘은 아직 정확히 밝혀지지않음)

  • 두뇌 작용은 뉴런들의 호르몬이나 전기적인 작동으로 추정될 뿐
  • 인간두뇌의 신경 체계에 대해서는 어떤 절차와 작용에 따라 기억되고 학습되는지가 인간이 풀어야할 과제
  • 이러한 연구가 진전되면 감정이나 의식과 같은 연구도 가능할 것

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인간 두뇌와 뉴런

  • 두뇌 관련 연구는 고대 그리스 시대부터 시작 되고 있었고, 히포크라테스는 이미 두뇌와 정신과의 관계를 연구하였으며, 아리스토텔레스는 연상기억에 대해 고찰
  • 인간 두뇌에는 약 140억 개 정도의 뉴런이 있음
  • 뉴런의 작동 원리는 현재로서는 자세히 알기 어려움
  • 지금까지 어느 정도 규명된 것은 아래의 뉴런의 구조뿐
  • 또, 두뇌가 인간의 몸을 통제하고 지능적인 사고와 지능적 행독의 핵심적인 요소라는 정도의 지식을 가지고 있을 뿐
  • 현재에도 신경생리학자들이 계속 연구중

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  • 태어난 아기 뇌의 무게는 약 400g, 성인의 약 30% 정도
  • 뉴런의 개수는 성인의 뉴런 개수와 같음
  • 뉴런은 태어난 이후 늘어나는 일이 없고, 재생 불가
  • 아기가 자라면서 뉴런의 크기, 수상돌기, 시냅스의 숫자가 증가하고 네트워크가 복잡해짐
  • 인간은 20세 이후 매일 수만 개의 뉴런이 죽어가서 점점 줄어든다
  • 80세에는 약 37%정도 감소됨
  • 인간 두뇌의 구현이 신경망이나 인공지능 연구의 목표

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인간의 좌뇌와 우뇌

  • 인간 두뇌는 좌뇌와 우뇌로 구분, 각각 기능이 다르다
  • 좌뇌는 규칙이나 논리의 순차적 정보처리 위주
  • 좌뇌는 규칙기반 인공지능과 연관이 많음
  • 오른쪽 부분인 우뇌는 병렬 정보처리 위주
  • 우뇌는 학습에 적합한 신경망과 관련이 많음

좌뇌와 우뇌의 기능

  • 좌뇌는 합리적, 분석적, 계수적 논리 사고 담당: 계산 능력, 분석 능력, 논리적 추리 등 다룸
  • 우뇌는 예술적, 추상적 사고 등의 병렬 정보 처리 : 패턴인식, 기하학적인 정보처리와 관련이 많음
  • 좌뇌와 우뇌의 정보는 ‘뇌량’을 통해 종합적으로 판단됨

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1.4 인간의 지능과 인공지능

(1) 인간의 지능과 인공지능

지능(智能) 또는 인텔리전스(영어: intelligence)는 인간의 지적 능력을 말한다. 지능은 심리학적으로 새로운 대상이나 상황에 부딪혀 그 의미를 이해하고 합리적인 적응 방법을 알아내는 지적 활동의 능력으로 정의할 수 있다.

지능(intelligence)이 가지는 주요 능력들

  • 학습하고 논리적으로 추론하는 능력
  • 패턴을 인식하고 주어진 상황을 해석하는 능력
  • 상황을 단순화시켜 문제의 본질 분석 능력
  • 다양하게 만나는 문제들의 해결 능력

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(2) 인간 두뇌의 능력

높은 수준의 인공지능을 구현하기 위해 우리는 지능관련 탐구를 통해 인간 두뇌를 닮은 인공지능을 연구하여 실현해야한다. 이러한 지능 관련 인간 두뇌의 구체적 능력은 간략하게 아래와 같다

  • 빠르고 정확한 계산 능력
  • 이전에 일어난 수많은 일들을 기억하는 능력
  • 빠르고 정확하게 추론해내는 능력
  • 도형의 특성을 이해하고 인식하는 공간 지각 능력
  • 물체와 문자를 인식하고 이해할 수 있는 능력
  • 꿈꾸듯 상상하는 상상력

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(3) 인공지능이 따라올 수 없는 인간 두뇌 능력

  • 기억력, 계산력, 사고력,추리럭,추론능력 등에 해당하는 인공지능은 많이 발전
  • 특히 기억력과 계산력은 현재 수준의 컴퓨터로도 인간보다 빠르고 정확
  • 추리력 면에서도 Lisp을 사용하면 빠르고도 정확

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인공지능이 인간을 따라올 수 없는 분야

상상력, 직관력, 이해력, 공간 능력, 연상 능력 등. 인공지능의 창의성은 상상력과 직관력 등에서 제한됨

  • 상상력: 상상의 날개를 펴는 능력
  • 직관력: 마치 ‘척 보면 아는 듯한’ 능력
  • 이해력: 사리를 분별하여 해석하는 힘
  • 공간 능력: 물체를 인식할 수 있는 능력
  • 연상 능력: 일부 정보로 나머지를 연상해내는 능력

(4) 인간의 지능지수

인간의 똑똑함에 대해 계량적 판단이 가능할지? IQ가 어느정도 판단의 기준이 될 순 있음

  • 인간의 지능은 다양한 능력들을 종합적으로 평가(계산력, 기억력, 어휘력 등의 테스트)
  • 지능 평가 기준은 지능지수(Intelligence Quotient: IQ) 사용
  • IQ는 정신연령을 실제 생활연령으로 나누어 100을 곱한 수

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  • IQ는 평균 100을 기준으로 정규 분포
  • IQ는 유전적 요인보다도 교육, 환경, 훈련 등에 의해 계발 될 가능성이 훨씬 큼
  • 지능지수와 학업 성적이 비례하는 것은 아님

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(5) 동물의 지능지수

원숭이도 컴퓨터를 할 수 있을까?

  • 동물의 지능지수는 인간보다 훨씬 낮음
  • 동물 중 머리 좋은 돌고래의 IQ는 최대 70 정도
  • 개와 고양이는 아이큐가 50, 닭은 10 정도
  • 원숭이의 지능지수는 보통 50~60 정도로 추측. 컴퓨터의 활용은 불가능

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